Hopfield神经网络详解 hopfield神经网络和遗传算法的不同点？
hopfield神经网络和遗传算法的不同点？
两者有很多不同之处。换言之，两者没有多少相似之处。Hopfield网络基本上建立了每次能量下降的机制。另一方面，遗传算法则大不相同。它是一种群体搜索机制。首先，它初始化了一堆解决方案，然后，根据概述，它允许优秀的解决方案进入下一代（注意可能会有一些较差的解决方案，Hopfield意味着每一代的能量都会下降）。下一代通过交叉和变异机制产生新一代。因为下一代通过每一次选举的概率会更高，所以根据概率，每一代都会比上一代好。这样，它最终会进化成一代足够优秀的媒介。它们都经历了几代人的衰落，最终趋于稳定。但两者是不同的，遗传算法是每一代都是一个群体，而霍普菲尔德是一个个体。每一代遗传算法都允许更坏的条件，这有助于跳出局部最优。而Hopfield能量每次都在下降，具有贪婪算法的味道，一般不能跳出局部最优。就这样。对于目前的深度学习模型，虽然深度学习的目标之一是设计能够处理各种任务的算法，但是深度学习的应用还需要一定的专业化，目前还没有通用的神经网络处理模型。然而，每一种模式也在相互学习、相互融合、共同提高。例如，一些创新可以同时改进卷积神经网络和递归神经网络，如批量标准化和关注度。一般模型需要在将来提出。
图像和视频处理，计算机视觉，最流行的是CNN，卷积神经网络，它的变形和发展，CNN适合处理空间数据，广泛应用于计算机视觉领域。例如，alexnet、vggnet、googlenet、RESNET等都有自己的特点。将上述模型应用于图像分类识别中。在图像分割、目标检测等方面，提出了更有针对性的模型，并得到了广泛的应用。
语音处理，2012年之前，最先进的语音识别系统是隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的结合。目前最流行的是深度学习RNN递归神经网络，其长、短期记忆网络LSTM、Gru、双向RNN、层次RNN等。
除了传统的自然语言处理方法外，目前的自然语言处理深度学习模型也经历了几个发展阶段，如基于CNN的模型、基于RNN的模型、基于注意的模型、基于变压器的模型等。不同的任务场景有不同的模型和策略来解决一些问题。
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